Anwendungsfälle

Anwendungsfall 1

Angebotserstellung mit Generativer KI

Ausgangslage
Angebote werden manuell aus Preislisten, Stücklisten, E-Mails und Excel-Kalkulationen zusammengesetzt. Varianten, Rabatte und Konditionen müssen einzeln geprüft werden. Versionierung und Compliance sind unübersichtlich. Folge: lange Durchlaufzeiten, inkonsistente Texte, Kalkulationsfehler.

Lösung
Angebotsgenerator kombiniert Produkt-/Preis-Datenbank mit regelbasierter Kalkulationslogik und LLM-gestützten Textbausteinen.
Reduktion: Angebotszeit um bis zu 50%, Fehler um bis zu 40%. ROI < 6 Monate.

Nachteile

• verzögerte Projekte

• unsichere Preise

• erschwerte Planung

• bindet Kapazitäten

Vorteile

• verlässliche Planung

• fehlerfreie Angebote

• weniger Nachverhandlungen

• schnellere Entscheidungsprozesse

Anwendungsfall 2

Kundenservice-Chatbot 24/7

Ausgangslage
Viele wiederkehrende Support-Anfragen (Bestellstatus, Rücksendungen, FAQs). Informationen liegen verteilt im Shop, ERP und Ticketsystem. Support sucht Daten manuell zusammen. Folge: hohe Ressourcenbindung, hohe Kosten, uneffiziente Arbeitsweise.

Lösung
Chatbot mit NLU (Natural Language Understanding) und RAG-Layer (Retrieval-Augmented Generation) für dokumentenbasierte Antworten und Anbindung an Shop/ERP/Ticketing.
Reduktion Service-Aufwand um bis zu 60%. ROI ~ 8 Monate.

Nachteile

• lange Wartezeiten

• fehlende Informationen

• inkonsistente Auskünfte

• sinkendes Vertrauen

Vorteile

• keine Wartezeiten

• vollständige Informationen

• konsistente Auskünfte (24/7)

• höhere Zufriedenheit

Anwendungsfall 3

Automatisierter Rechnungseingang

Ausgangslage
Eingangsrechnungen mit unterschiedlicher Layouts und Formatierungen werden gescannt oder manuell erfasst, geprüft und kontiert. Folge: hohe Fehlerquoten, lange Durchlaufzeiten, viel interne Abstimmung und verpasste Skonti.

Lösung
Dokumente automatisch ein- und auslesen und matching gegen Bestellungen. Bei Unsicherheiten HITL und finales Übertragen ins ERP.
Reduktion Prüfaufwand um bis zu 70%, Fehler um bis zu 30%. ROI ~ 5 Monate.

Nachteile

• verspätete Zahlungen

• problematischer Cash-Flow

• angespannte Lieferantenbeziehungen

• niedrige Lieferqualität

Vorteile

• korrekte Zahlungen

• schnellere Zahlungen

• stabile Lieferketten

• besserer Lieferantenservice

Anwendungsfall 4

Ersatzteil- & Bestandsoptimierung

Ausgangslage
Bestellentscheidungen erfolgen manuell und reaktiv statt vorausschauend auf Basis von Verbrauchs- und Lieferdaten. Saisonale Schwankungen und Lieferzeiten werden nicht berücksichtigt. Folge: ineffiziente Lagerhaltung, häufige Nachbestellungen und Eilaufträge.

Lösung
Prognosen berücksichtigen Saisonalität, Lieferzeiten und Aktionen. Das System schlägt automatisch Nachbestellungen im ERP vor und warnt bei Lieferengpässen.
Reduktion Lagerkosten um bis zu 20%, Expresskosten um bis zu 30%. ROI 6-9 Monate.

Nachteile

• Lieferengpässe

• lange Wartezeiten

• verzögerte Reparaturen

• unzufriedene Kunden

Vorteile

• bessere Teileverfügbarkeit

• schnellere Reparaturen

• kürzere Stillstandszeiten

• höhere Zufriedenheit

Anwendungsfall 5

Routen- & Einsatzplanung für Servicetechniker

Ausgangslage
Disposition erfolgt manuell oder mit einfachen Tools. Häufige, spontane Tourenänderungen und unpassende Qualifikationszuordnung. Folge: längere Fahrwege, niedrigere Auslastung, weniger Einsätze.

Lösung
Dynamische Routenoptimierung unter Berücksichtigung von Qualifikation, Zeitfenster und Werkzeugverfügbarkeit. Mobile Dispatch-App und Echtzeit-Replanung.
Reduktion Fahrzeiten um bis zu 20%. ROI 3-6 Monate.

Nachteile

• ungenaue Terminplanung

• lange Wartefenster

• mehrfaches Anfahren

• frustrierte Kunden

Vorteile

• verbindlichere Termine

• kurze Wartezeiten

• besserer Serviceerfahrung

• weniger Betriebsunterbrechungen

Anwendungsfall 6

Intelligente Dokumentation & Wissendatenbank

Ausgangslage
Bedienungsanleitungen, Prüfprotokolle und Serviceberichte sind verstreut in PDFs, Ordnern, E-Mails und Datenbanken. Techniker verbringen viel Zeit mit Suche, der Beantwortung. und Einarbeitung neuer Kollegen und Kolleginnen.

Lösung
Automatisches Einlesen technischer Dokumente mit semantischer Indexierung. Durchsuchbar, mit präzisen, Antworten; Zugriff per Suche/Chat (auch offline).
Reduktion Servicezeiten um bis zu 50%. ROI 3-6 Monate.

Nachteile

• längere Reparaturzeiten

• höhere Ausfallzeiten

• verzögerter Kundenbetrieb

• reduziertes Service-Level

Vorteile

• schnellere Fehlerbehebung

• kürzere Ausfallzeiten

• bessere Verfügbarkeit

• höheres Service-Level

Anwendungsfall 7

Automatisches Reklamations- & Root-Cause-Mining

Ausgangslage
Reklamationsdaten sind textlastig, heterogen und werden punktuell bearbeitet. Eine systematische Mustererkennung fehlt, wodurch gleiche Anfragen mehrfach bearbeitet werden müssen.

Lösung
Automatisches Einlesen von Reklamations- und Servicetexten (Themen- und Mustererkennung, Priorisierung & Rückmeldung an Produktion/Qualität).
Reduktion Fahrzeiten um bis zu 20%. ROI 3-6 Monate.

Nachteile

• langwierige Reklamationsprozesse

• sinkende Kundenzufriedenheit

• sinkendes Vertrauen

• sinkende Loyalität

Vorteile

• schnellere Ursachenbeseitigung

• verkürzte Reklamationszyklen

• höhere Kundenzufriedenheit

• höhere Loyalität